論文の概要: Usage Analysis of Mobile Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12140v1
- Date: Wed, 13 May 2020 12:15:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-20 07:34:14.282367
- Title: Usage Analysis of Mobile Devices
- Title(参考訳): モバイルデバイスの利用状況分析
- Authors: Aman Singh, Ashish Prajapatia, Vikash Kumar, Subhankar Mishra
- Abstract要約: Deep Learning Network (DNN) によるユーザ行動検出の新しい手法の提案
最初のアプローチは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)とLong Short Term Memory(LSTM)を、完全に教師なしのモバイルデバイス分析に使用することだった。
次のアプローチは、Long Short Term Memory(LSTM)を使用して、ユーザの振る舞いを理解して機能を抽出し、それを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に入力する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.686156285265069
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mobile devices have evolved from just communication devices into an
indispensable part of people's lives in form of smartphones, tablets and smart
watches. Devices are now more personal than ever and carry more information
about a person than any other. Extracting user behaviour is rather difficult
and time-consuming as most of the work previously has been manual or requires
feature extraction. In this paper, a novel approach of user behavior detection
is proposed with Deep Learning Network (DNN). Initial approach was to use
recurrent neural network (RNN) along with LSTM for completely unsupervised
analysis of mobile devices. Next approach is to extract features by using Long
Short Term Memory (LSTM) to understand the user behaviour, which are then fed
into the Convolution Neural Network (CNN). This work mainly concentrates on
detection of user behaviour and anomaly detection for usage analysis of mobile
devices. Both the approaches are compared against some baseline methods.
Experiments are conducted on the publicly available dataset to show that these
methods can successfully capture the user behaviors.
- Abstract(参考訳): モバイル機器は単なる通信機器から、スマートフォン、タブレット、スマートウォッチという形で人々の生活に欠かせない部分へと進化してきた。
デバイスは今やこれまで以上に個人的になり、誰よりも人に関する情報を持っている。
ユーザ動作の抽出は、これまでほとんどの作業が手作業だったり、機能抽出を必要としていたため、かなり困難で時間がかかります。
本稿では,Deep Learning Network (DNN) を用いて,ユーザ行動検出の新しい手法を提案する。
最初のアプローチは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)とLSTMを使って、完全に教師なしのモバイルデバイスの分析を行うことだった。
次のアプローチは、Long Short Term Memory(LSTM)を使用して、ユーザの振る舞いを理解し、それを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に入力することで、機能を抽出する。
本研究は主にモバイルデバイスの使用状況分析のためのユーザ動作の検出と異常検出に重点を置いている。
どちらのアプローチも、いくつかのベースラインメソッドと比較される。
公開データセットで実験を行い、これらのメソッドがユーザの振る舞いをうまくキャプチャできることを示す。
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